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针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空... 相似文献
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岳磊袁建虎杨柳吕婷婷 《现代防御技术》2023,(1):67-74
巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。 相似文献
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对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节... 相似文献
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现代战争中,坦克在攻坚战中的地位越来越重要,检测坦克的损伤对于取得战场主动权乃至获取战争的胜利起着决定性作用,所以对实时性要求非常高。采用易获取的RGB图像,以坦克装甲车为研究目标,选用Complex-YOLO为基础三维目标检测模型,针对复杂战场环境中图像内容复杂、弹孔损伤目标小、没有三维CAD模型等问题,对Complex-YOLO模型进行改进,通过使用识别精度高且速度快的YOLOV3网络及九点法回归三维目标检测框的方法,提高模型性能。在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的多目标检测具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的检测识别精度。 相似文献